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Augmenter les DOE avec des plages de facteurs modifiées

 

 

Salut,

 

un client du secteur pharmaceutique a demandé comment modifier les meilleures plages de facteurs lors de l’amélioration de la conception. Cela est parfois nécessaire car l’analyse a fourni l’allusion que vous devriez regarder dans une région légèrement différente. Cette région différente pourrait être déplacée ou agrandie comme le montrent les images ci-dessous.

 

Existe-t-il des meilleures pratiques ou des solutions à prendre en compte?

 

Je sais que vous pouvez modifier les plages dans la boîte de dialogue d’augentation mais que vous n’êtes pas sûr de l’effet possible sur le pouvoir. À partir d'un exemple simple, je n'ai pas vu un gros problème, mais je veux en être sûr.

 

Merci pour vos pensées,

Martin

Re: Augmenter les EOD avec des plages de facteurs modifiées

Je suis d'accord avec tous @markbailey suggère. Puis-je ajouter une autre pensée? Peut-être que dans le deuxième plan suivant, ajouter une ou deux combinaisons de traitement du premier plan en tant que forme de réplication du pauvre? Une chose que je vois parfois est «Oh, nous avons un nouveau sac de matériaux qui n’ont pas été utilisés dans la conception initiale car nous avons utilisé toutes les vieilles choses. Et si ce nouveau sac n'est PAS matériellement identique? Cela vous donnerait une chance de voir s'il existe une sorte de compensation dans la moyenne ou la variance de la réponse d'une «première expérience» à une «seconde expérience». Et que dire des changements potentiels du système de mesure d'une "première expérience" à une "deuxième expérience". Calibrages, nouveaux opérateurs, etc. peut brouiller la deuxième expérience.

Re: Augmenter les EOD avec des plages de facteurs modifiées

D'une part, je vois une tendance à réduire la plage, même si elle est décalée, après le premier cycle d'expérimentation. "Je sais où est le bon stuuf!" Ne le fais pas. Ce changement compromettra certainement l'estimation et le pouvoir. Vous n'avez pas mentionné spécifiquement cette considération, mais je la rencontre si souvent dans d'autres situations que je voulais simplement la souligner.

 

Une plage de facteurs plus large signifie que des effets non linéaires sont probables. Assurez-vous de prendre en compte les termes quadratiques dans le nouveau modèle.

 

Je ne suis pas sûr de l’importance du pouvoir à un deuxième stade d’expérimentation. C'est peut-être vrai, mais la prédiction pourrait être plus importante à ce stade. Faites attention à la variance de prévision en tant que profil et en tant que fraction de l'espace de conception.

 

Envisagez de modifier le critère d'optimalité si la prévision est maintenant plus importante que dans la première expérience.